大数据建模是一门热门的技术领域，学生们如果有兴趣学习和实践大数据建模，需要掌握一些专业的软件工具。以下是一些学生可以使用的大数据建模软件推荐和指导：
1. Python
Python 是一种简单易学，功能强大的编程语言，广泛应用于数据分析和建模领域。学生可以利用 Python 的各种库和工具进行数据处理、分析和建模，如 NumPy、pandas、Scikitlearn 等。Python 社区庞大，有丰富的学习资源和社区支持，非常适合初学者。
2. R
R 是一种专门用于统计分析的编程语言，提供了丰富的数据建模和可视化功能。学生可以通过 R 语言进行数据清洗、统计分析、机器学习等工作。R 有大量的扩展包可供选择，如 ggplot2、caret 等，非常适合进行数据驱动的建模研究。
3. Apache Spark
Apache Spark 是一个快速的、通用的大数据处理引擎，提供了丰富的数据处理和机器学习功能。学生可以使用 Spark 进行大规模数据集的处理、建模和分析，同时支持多种编程语言，如 Scala、Java、Python 和 R。
4. Weka
Weka 是一款大数据挖掘工具，提供了包括数据预处理、分类、回归、聚类等丰富的机器学习算法和可视化工具。学生可以使用 Weka 进行数据挖掘和建模实验，快速应用各种机器学习算法进行数据分析。
5. TensorFlow
TensorFlow 是由 Google 开发的机器学习框架，主要用于深度学习和神经网络建模。学生可以通过 TensorFlow 构建神经网络模型进行图像识别、自然语言处理等任务。TensorFlow 提供了丰富的教程和文档，适合有一定编程基础的学生学习。
6. KNIME
KNIME 是一款开源的数据分析平台，提供了可视化的工作流界面和丰富的数据处理、分析工具。学生可以利用 KNIME 进行数据整合、处理、建模和可视化，无需编写代码，非常适合初学者和非编程专业的学生。
以上是一些适合学生学习大数据建模的软件工具推荐，学生可以根据自己的兴趣和需求选择合适的工具进行学习和实践。建议在学习过程中多进行实践，参与项目或比赛，不断提升自己的数据建模能力。